LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: 004.48 [УДК 004.89], 004.48 [UDC 004.89]
Розглянуто задачу обробки даних для прогнозування часових рядів за допомогою багатошаро­вих нейронних мереж. Запропоновано компактний генетичний алгоритм визначення розмір\ вікон для побудови навчальної вибірки. Описано спосіб кодування хромосом, розроблено фітнес- функцію і способи зупинки генетичного алгоритму. Наведено чисельне порівняння результатів прогнозування різних типів часових рядів за допомогою відомих методів і нейромережевогс прогнозування з використанням розробленого алгоритму що підтвердило ефективність вико­ристання запропонованого підходу Рассмотрена задача предобработки данных для прогнозирования временных рядов с помощью многослойных нейронных сетей. Предложен компактный генетический алгоритм определения размера окон для построения обучающей выборки. Описан способ кодирования хромосом, раз­работана фитнесс-функция и способы остановки генетического алгоритма. Приведено чис­ленное сравнение результатов прогнозирования различных типов временных рядов с помощью известных методов и нейросетевого прогнозирования с использованием разработанного алго­ритма подтвердившее эффективность применения предложенного подхода The problem of data preprocessing for time series prediction using multilayer neural networks is considered. A compact genetic algorithm for determining the size of windows to build a training set is proposed. A method of encoding chromosomes is described. Fitness-function and ways to stop the genetic algorithm is developed. A numerical comparison ofprediction results of different types of time series with known methods and neural network prediction using the developed algorithm is shown
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.